🚅座右铭：行百里者，半于九十。
🏆代码获取方式：
CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式
更多Matlab信号处理仿真内容点击👇
①Matlab信号处理（进阶版）
⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！
从式(2)可以看出：K和α影响着VMD的分解性能。若设置的K较小，则信号的多个分量可能同时包含在1个模态中；若K较大，则会导致1个分量包含在多个模态中，迭代得到的中心频率也会重叠。对α而言，若α很大，则带宽限制就会很窄，从而导致有用的频率成分被消除；反之，冗余频率成分将会被保留下来。因此，本文提出鲸鱼优化算法来优化确定最佳参数组合(K，α)。
2 WOA算法
鲸鱼优化算法是一种基于座头鲸种群迭代进化搜索的元启发式优化算法。通过模拟座头鲸独特的气泡网攻击狩猎行为，实现复杂优化问题寻优，具体优化机理包括局部开发阶段和全局探索阶段2个部分。
3 基于WOA的VMD参数优化
本文提出采用鲸鱼优化算法实现变分模态分解算法的参数优化。该算法中，参数优化的关键是选择适应度函数。排列熵作为一种度量混沌时间序列复杂性的平均熵参数，时间序列复杂度参数计算更简单，抗干扰能力更强，具有更好地鲁棒性的特点，尤其适用于存在动态噪声和观测噪声的信号。基于此，本文选择排列熵作为WOA-VMD算法的适应度函数，具体构建步骤如下。
2)将重构矩阵中的r个行向量分别按照元素数值进行升序排列，得到各自的符号序列S (q)=(j1,j2,…,jm)。其中，q=1～r,r≤m!;m！为m维相空间映射的符号序列的总数；j1,j1，…，jm表示各元素在原重构分量中的索引号。
1)输入信号，设置VMD算法中K和α的参数范围，初始化WOA模型中的各项参数，包括种群规模、最大迭代次数、空间维度以及初始种群个体。
4)保留更新后的鲸鱼种群位置作为新一轮的初始种群，循环迭代，直到达到所设定的最大迭代次数为止。
5)输出最优鲸鱼个体及对应的适应度。
C越大，对应的IMF分量与原信号相关性越好。本文首先根据式(7)计算各个分量与原始信号的相关系数，然后将相关系数按照分量顺序进行排列，取第1个极值点位置作为有效信号分量和噪声分量的分界点。由于VMD分解得到1组从低频到高频的IMF分量，而EEMD的频率随着IMF阶数增加而逐渐减小，因此，对于VMD方法选取极值点前的分量将作为有效分量，EEMD方法极值点前对应的则为噪声分量，最后将有效分量重构得到去噪后的信号。
clc
clear
close all
warning off
format long
addpath(‘toolf’)
% 读取数据
[file,path,indx] = uigetfile({‘.xlsx’;'.xls’;‘.txt’;'.*’},‘File Selector’);
if indx == 1||indx==2
data=xlsread(strcat(path, file));
elseif indx == 3
data=load(strcat(path, file));
else
warning(‘请选择数据集进行实验’);
return;
end
%采样频率
fs=12800;
% 读取前1000长度的信号
len=1000;
s=data(1:len);
% 采样时间
t = (0:len-1)/fs;
%% 设定鲸鱼优化算法参数
popsize =10; % 种群大小
iter = 30; % 最大迭代次数
dim = 2; % 变量个数
lb = [100 3]; % alpha范围 K范围 下限
ub = [2000 7]; % 上限
%% 鲸鱼优化算法WOA优化VMD参数
tic , % 开始计时
WOA_VMD(popsize,iter,dim,lb,ub,0); % 0表示不保存IMF，1，导出IMF并保存
toc, % 结束计时
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]戚庭野,卫会汝,冯国瑞,张新军,余传涛,赵德康,杜孙稳.基于WOA-VMD的瞬变电磁探测信号降噪方法[J].中南大学学报(自然科学版). 2021,52(11)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长